Une nouvelle analyse de la société de recherche SemiAnalysis indique que la rentabilité explosive des entreprises de modèles d'IA en aval, telles qu'Anthropic, a créé une opportunité significative pour Nvidia d'augmenter ses prix de systèmes d'IA de plus de 40 %, récupérant ainsi de la valeur sur un marché contraint par l'offre.
L'analyse souligne un changement fondamental : la valeur économique de l'IA est désormais prouvée, permettant aux marges des fournisseurs de modèles de s'envoler. « Dans un avenir prévisible, la demande de jetons continuera de dépasser l'offre, ce qui signifie que les laboratoires capables de fournir une qualité véritablement de pointe peuvent fixer leurs prix en fonction de la valeur économique créée par les jetons, et non sur des coûts concurrentiels », indique le rapport de SemiAnalysis.
Le rapport souligne que le chiffre d'affaires annualisé d'Anthropic est récemment passé de 9 milliards de dollars à plus de 44 milliards de dollars, sa marge brute sur les tâches d'inférence bondissant de 38 % à plus de 70 %. Ce boom des profits pour les créateurs de modèles survient alors que l'offre pour les puces et les mémoires les plus avancées reste tendue, le taux d'utilisation du nœud de processus N3 de Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. devant dépasser les 100 % d'ici le second semestre 2026 et les usines DRAM fonctionnant déjà à plus de 90 % de leur capacité.
Cette dynamique suggère que Nvidia (NasdaqGS:NVDA), dont l'action se négocie à un ratio P/E de 40,4x, a fixé le prix de son matériel en fonction du coût plutôt que de l'immense valeur générée. Si Nvidia ajuste ses prix pour refléter cette nouvelle réalité, elle pourrait ajouter des dizaines de milliards à son chiffre d'affaires, bien qu'une telle démarche intensifierait probablement la surveillance réglementaire et la concurrence de clients comme Amazon et Google qui développent leurs propres puces.
Au cours des deux dernières années, la majorité des bénéfices du boom de l'IA a été captée par les acteurs de l'infrastructure. Nvidia a été le premier bénéficiaire, mais le rallye s'est vite étendu aux entreprises d'électricité comme Vistra et aux vendeurs de stockage comme Micron. Pendant cette période, les créateurs de modèles d'IA opéraient avec des marges minces. Cela s'est maintenant inversé. Avec l'essor de l'« IA Agentique » pratique, les gains de productivité deviennent indéniables. SemiAnalysis note que ses propres dépenses en jetons d'IA approchent 30 % des salaires des employés, des tâches qui prenaient autrefois des heures ne coûtant plus que quelques dollars en calcul.
Le pouvoir de fixation des prix et la retenue de Nvidia
Malgré ce boom en aval, les prix de Nvidia sont restés ancrés au coût, une stratégie que SemiAnalysis compare à une « banque centrale de l'IA » qui privilégie la stabilité de l'écosystème à long terme plutôt que la maximisation du profit à court terme. Cette retenue pourrait être un calcul stratégique pour éviter d'alimenter davantage les enquêtes antitrust aux États-Unis et en Europe. Cependant, cela représente un coût d'opportunité significatif. L'analyse estime que la prochaine plateforme Vera Rubin (VR) NVL72 offre une opportunité parfaite de recalibrage. Alors que le coût plancher pour une location de GPU VR NVL72 est estimé à 4,92 $ par heure, sa valeur basée sur la performance suggère un plafond de prix de 12,25 $ par heure, laissant une marge substantielle pour des augmentations.
Les modules SOCAMM comme nouveau levier de profit
Le mécanisme de cette hausse de prix pourrait être les nouveaux modules de mémoire Small Outline Compression Attached Memory (SOCAMM). Contrairement aux conceptions actuelles où la mémoire est soudée sur la carte, la plateforme Rubin utilise ces modules enfichables. Cela permet à Nvidia de fixer le prix de la mémoire séparément du GPU, créant ainsi un nouveau levier de profit moins susceptible d'attirer l'attention des régulateurs. Avec une offre de mémoire LPDDR5X tendue, SemiAnalysis estime que Nvidia pourrait exiger une marge brute de 60 % sur les modules SOCAMM, répercutant la hausse des coûts et captant une prime pour son accès prioritaire à l'offre de partenaires comme Samsung et SK Hynix.
Bien que la thèse du pouvoir de fixation des prix de Nvidia soit solide, elle n'est pas sans risques. La plateforme GuruFocus note que des initiés de Nvidia ont vendu pour plus de 172 millions de dollars d'actions au cours des trois derniers mois, un signe potentiel de prudence de la part des dirigeants. De plus, les gros clients ne restent pas immobiles. Google et Amazon développent leurs propres accélérateurs d'IA, et même des constructeurs de véhicules électriques comme NIO internalisent la conception de puces pour réduire leur dépendance à l'égard de Nvidia. Bien que ces efforts prendront des années avant de contester la domination de Nvidia, ils représentent une menace persistante à long terme qui pourrait limiter le pouvoir de fixation des prix de l'entreprise si elle agit trop agressivement. Pour les investisseurs, la question est de savoir si Nvidia peut trouver le juste équilibre, en augmentant suffisamment les prix pour doper les profits sans accélérer la course aux alternatives.
Cet article est destiné à des fins d'information uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.
